728x90 시간 의존성1 Neurons with Recurrence 순환 신경망(RNN)의 개념과 순차 데이터를 처리하는 데 사용하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 먼저 퍼셉트론(perceptron)에 대한 기본 구성 요소부터 설명드리겠습니다. 위의 이미지는 perceptron의 기본 구성 요소를 보여준다. 입력층은 X1부터 XM까지의 입력에 해당한다. 각 입력은 해당 가중치를 곱한 다음 비선형 활성화 함수를 통과하여 출력을 생성한다. 출력은 y로 표시된다. RNN의 피드백 루프는 은닉층의 출력을 은닉층의 입력으로 다시 연결하여 생성된다. 이미지에서는 이 피드백 루프가 표시되지 않지만 RNN의 중요한 특징이다. RNN은 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 데이터의 시퀀스에서 정보를 학습하고 처리할 수 있는 인공 신경망의 한 유형이다. 이를 수행하러면 아키텍처에 피드백 루프.. 2024. 2. 1. 이전 1 다음 728x90
